在 gRPC 里客户端应用可以像调用本地对象一样直接调用另一台不同的机器上服务端 应用的方法，使得您能够更容易地创建分布式应用和服务。与许多 RPC 系统类似，gRPC 也是基于以下理念：定义一个服务，指定其能够被远程调用的方法（包含参数和返回类型）。在服务端实现这个接口，并运行一个 gRPC 服务器来处理客户端调用。在客户端拥有一个存根能够像服务端一样的方法。
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gRPC 客户端和服务端可以在多种环境中运行和交互 - 从 google 内部的服务器到你自己的笔记本，并且可以用任何 gRPC 支持的语言来编写。所以，你可以很容易地用 Java 创建一个 gRPC 服务端，用 Go、Python、Ruby 来创建客户端。此外，Google 最新 API 将有 gRPC 版本的接口，使你很容易地将 Google 的功能集成到你的应用里。
gRPC 默认使用 protocol buffers，这是 Google 开源的一套成熟的结构数据序列化机制（当然也可以使用其他数据格式如 JSON）。名叫 proto3 的新风格的 protocol buffers，它拥有轻量简化的语法、一些有用的新功能，并且支持更多新语言。当前针对 Java 和 C++ 发布了 beta 版本，针对 JavaNano（即 Android Java）发布 alpha 版本，在protocol buffers Github 源码库里有 Ruby 支持， 在golang/protobuf Github 源码库里还有针对 Go 语言的生成器， 对更多语言的支持正在开发中。
有了 gRPC， 我们可以一次性的在一个 .proto 文件中定义服务并使用任何支持它的语言去实现客户端和服务器，反过来，它们可以在各种环境中，从Google的服务器到你自己的平板电脑—— gRPC 帮你解决了不同语言及环境间通信的复杂性.使用 protocol buffers 还能获得其他好处，包括高效的序列号，简单的 IDL 以及容易进行接口更新。
现在让我们来仔细了解一下当 gRPC 客户端调用 gRPC 服务端的方法时到底发生了什么。我们不究其实现细节，关于实现细节的部分，你可以在我们的特定语言页面里找到更为详尽的内容。
首先我们来了解一下最简单的 RPC 形式：客户端发出单个请求，获得单个响应。
服务端流式 RPC 除了在得到客户端请求信息后发送回一个应答流之外，与我们的简单例子一样。在发送完所有应答后，服务端的状态详情(状态码和可选的状态信息)和可选的跟踪元数据被发送回客户端，以此来完成服务端的工作。客户端在接收到所有服务端的应答后也完成了工作。
客户端流式 RPC 也基本与我们的简单例子一样，区别在于客户端通过发送一个请求流给服务端，取代了原先发送的单个请求。服务端通常（但并不必须）会在接收到客户端所有的请求后发送回一个应答，其中附带有它的状态详情和可选的跟踪数据。
双向流式 RPC ，调用由客户端调用方法来初始化，而服务端则接收到客户端的元数据，方法名和截止时间。服务端可以选择发送回它的初始元数据或等待客户端发送请求。 下一步怎样发展取决于应用，因为客户端和服务端能在任意顺序上读写 - 这些流的操作是完全独立的。例如服务端可以一直等直到它接收到所有客户端的消息才写应答，或者服务端和客户端可以像"乒乓球"一样：服务端后得到一个请求就回送一个应答，接着客户端根据应答来发送另一个请求，以此类推。
通过运行下面的命令克隆并安装grpc-go代码库：
下载protobuf源码包
安装golang-protobuf
第一步使用 protocol buffers去定义 gRPC service 和方法 request 以及 response 的类型。
要定义一个服务，必须在.proto 文件中指定 service：
然后在服务中定义 rpc 方法，指定请求的和响应类型，gRPC 允许定义4种类型的 service 方法。
服务.proto文件如下所示：
Micro的api就是api网关
API参考了 API网关模式 为服务提供了一个单一的公共入口。基于服务发现，使得micro api可以提供具备http及动态路由的服务。
Micro的API基于HTTP协议。请求的API接口通过HTTP协议访问，并且路由是基于服务发现机制向下转发的。 Micro API在 go-micro 之上开发，所以它集成了服务发现、负载均衡、编码及基于RPC的通信。
因为micro api内部使用了go-micro，所以它自身也是可插拔的。 参考 go-plugins 了解对gRPC、kubernetes、etcd、nats、及rabbitmq等支持。另外，api也使用了 go-api ，这样，接口handler也是可以配置的。
ACME（ Automatic Certificate Management Environment）是由 Let’s Encrypt 制定的安全协议。
可以选择是否配置白名单
API服务支持TLS证书
API使用带分隔符的命名空间来在逻辑上区分后台服务及公开的服务。命名空间及http请求路径会用于解析服务名与方法，比如 GET /foo HTTP/1.1 会被路由到 go.micro.api.foo 服务上。
API默认的命名空间是 go.micro.api ，当然，也可以修改：
我们演示一个3层的服务架构：
完整示例可以参考： examples/greeter
先决条件：我们使用Consul作为默认的服务发现，所以请先确定它已经安装好了，并且已经运行，比如执行 consul agent -dev 这样子方式运行。
向micro api发起http请求
HTTP请求的路径 /greeter/say/hello 会被路由到服务 go.micro.api.greeter 的方法 Say.Hello 上。
绕开api服务并且直接通过rpc调用：
使用JSON的方式执行同一请求：
micro api提供下面类型的http api接口
请看下面的例子
Handler负责持有并管理HTTP请求路由。
默认的handler使用从注册中心获取的端口元数据来决定指向服务的路由，如果路由不匹配，就会回退到使用”rpc” hander。在注册时，可以通过 go-api 来配置路由。
API有如下方法可以配置请求handler：
通过 /rpc 入口可以绕开handler处理器。
API处理器接收任何的HTTP请求，并且向前转发指定格式的RPC请求。
RPC处理器接收json或protobuf格式的HTTP POST请求，然后向前转成RPC请求。
代理Handler其实是内置在服务发现中的反向代理服务。
事件处理器使用go-micro的broker代理接收http请求并把请求作为消息传到消息总线上。
Web处理器是，它是内置在服务发现中的HTTP反向代理服务，支持web socket。
/rpc 端点允许绕过主handler，然后与任何服务直接会话。
示例：
更多信息查看可运行的示例： github.com/micro/examples/api
解析器，Micro使用命名空间与HTTP请求路径来动态路由到具体的服务。
API命名的空间是 go.micro.api 。可以通过指令 --namespace 或者环境变量 MICRO_NAMESPACE= 设置命名空间。
下面说一下解析器是如何使用的：
RPC解析器示例中的RPC服务有名称与方法，分别是 go.micro.api.greeter ， Greeter.Hello 。
URL会被解析成以下几部分：
带版本号的API URL也可以很容易定位到具体的服务：
代理解析器只处理服务名，所以处理方案和RPC解析器有点不太一样。
URL会被解析成以下几部分：
网关=反向代理+负载均衡+各种策略，技术实现也有多种多样，有基于 nginx 使用 lua 的实现，比如 openresty、kong；也有基于 zuul 的通用网关；还有就是 golang 的网关，比如 tyk。
这篇文章主要是讲如何基于 golang 实现一个简单的网关。
转自： troy.wang/docs/golang/posts/golang-gateway/
整理：go语言钟文文档:
启动两个后端 web 服务（代码）
这里使用命令行工具进行测试
具体代码
直接使用基础库 httputil 提供的NewSingleHostReverseProxy即可，返回的reverseProxy对象实现了serveHttp方法，因此可以直接作为 handler。
具体代码
director中定义回调函数，入参为*http.Request，决定如何构造向后端的请求，比如 host 是否向后传递，是否进行 url 重写，对于 header 的处理，后端 target 的选择等，都可以在这里完成。
director在这里具体做了：
modifyResponse中定义回调函数，入参为*http.Response，用于修改响应的信息，比如响应的 Body，响应的 Header 等信息。
最终依旧是返回一个ReverseProxy，然后将这个对象作为 handler 传入即可。
参考 2.2 中的NewSingleHostReverseProxy，只需要实现一个类似的、支持多 targets 的方法即可，具体实现见后面。
作为一个网关服务，在上面 2.3 的基础上，需要支持必要的负载均衡策略，比如：
随便 random 一个整数作为索引，然后取对应的地址即可，实现比较简单。
具体代码
使用curIndex进行累加计数，一旦超过 rss 数组的长度，则重置。
具体代码
轮询带权重，如果使用计数递减的方式，如果权重是5,1,1那么后端 rs 依次为a,a,a,a,a,b,c,a,a,a,a…，其中 a 后端会瞬间压力过大；参考 nginx 内部的加权轮询，或者应该称之为平滑加权轮询，思路是：
后端真实节点包含三个权重：
操作步骤：
具体代码
一致性 hash 算法，主要是用于分布式 cache 热点/命中问题；这里用于基于某 key 的 hash 值，路由到固定后端，但是只能是基本满足流量绑定，一旦后端目标节点故障，会自动平移到环上最近的那么个节点。
实现：
具体代码
每一种不同的负载均衡算法，只需要实现添加以及获取的接口即可。
然后使用工厂方法，根据传入的参数，决定使用哪种负载均衡策略。
具体代码
作为网关，中间件必不可少，这类包括请求响应的模式，一般称作洋葱模式，每一层都是中间件，一层层进去，然后一层层出来。
中间件的实现一般有两种，一种是使用数组，然后配合 index 计数；一种是链式调用。
具体代码
